之前提过吴恩达说AI Engeering得有工程能力，也就说有能力调试和优化模型，因为但凡有商用价值的ai软硬件，稳定和可靠是基操，光靠vibe coding很难达到交付标准。

不少人急吼吼的去买ai开发课程、进ai变现圈子，其实多属于病急乱投医，GitHub上有相当多开源的ai教程和落地项目，多看看肯定没有坏处，因为你参加的付费圈子里面的ai项目很有可能就是从GitHub上搬运过来的。

这两天翻到微软开源的ai初学者教程，Al-For-Beginners，在GitHub上快7万星标，是非常实在的ai工程入门课。

里面的内容多是科普型，尽量少数学公式，但真正消化起来也不容易，比如神经网络、感知器、目标检测等。

我看到“多智能体”的那章，蛮有意思，这章的理论前提，实现智能的方法是所谓的涌现，就是说多个智能体组合行为会让整个系统更加复杂，变得聪明。

比如大雁群飞行，整齐有规律，每个大雁似乎都遵循某种集体算法，然而这种复杂行为的产生仅仅是因为每个单独的大雁（智能体）只观察短距离内的其他大碗雁，并遵循三个简单规则：

1、对齐 - 朝邻近智能体的平均方向转向2、凝聚 - 尝试朝邻居的平均位置转向（远距离吸引）3、分离 - 当与其他大雁靠得太近时，尝试远离（短距离排斥）

我看着还是有点感觉的，似乎人工智能就是自然界中的某些原始规则，而且极其简单和常见。

怎么说呢？开源时代，好的东西往往是免费且易获取的，但不是每个人都能看到，或者愿意看到。

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